[发明专利]信息处理方法及装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一历史时间段的历史新闻信息和历史宏观数据，根据所述历史新闻信息和所述历史宏观数据确定历史指标数据；

获取第二历史时间段的历史决策信息，通过文档主题生成模型确定所述历史决策信息的多个信息主题，并确定每个信息主题发生的先验概率，所述第二历史时间段在所述第一历史时间段之后；

针对每个信息主题，通过贝叶斯公式，根据所获取的该信息主题对应的历史指标数据出现的先验概率、该信息主题发生的先验概率、所述历史新闻信息和所述历史宏观数据，计算在所述历史指标数据出现后该信息主题发生的后验概率；

通过隐马尔科夫模型，根据所述多个信息主题的后验概率，得到当前的信息主题。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史新闻信息和所述历史宏观数据确定历史指标数据，包括：

通过文档主题生成模型确定所述历史新闻信息的新闻主题；

判断单个历史宏观数据与单个新闻主题是否具有相关性；

如果单个历史宏观数据与单个新闻主题具有相关性，将该单个新闻主题和单个历史宏观数据作为历史指标数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判断单个历史宏观数据与单个新闻主题是否具有相关性，包括：

判断单个历史宏观数据是否满足该单个新闻主题对应的宏观数据判断规则；

如果单个历史宏观数据满足该单个新闻主题对应的宏观数据判断规则，确定该单个历史宏观数据与该单个新闻主题具有相关性；

如果单个历史宏观数据不满足该单个新闻主题对应的宏观数据判断规则，确定该单个历史宏观数据与该单个新闻主题不具有相关性。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过贝叶斯公式，根据所获取的该信息主题对应的历史指标数据出现的先验概率、该信息主题发生的先验概率、所述历史新闻信息和所述历史宏观数据，计算在所述历史指标数据出现后该信息主题发生的后验概率，包括：

根据所述历史新闻信息、所述历史宏观数据，计算该信息主题发生前所述历史指标数据出现的后验概率；

通过贝叶斯公式，根据所获取的该信息主题对应的历史指标数据出现的先验概率、所述信息主题发生的先验概率，以及该信息主题发生前所述历史指标数据出现的后验概率，计算在所述历史指标数据出现后该信息主题发生的后验概率。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过文档主题生成模型确定所述历史新闻信息的新闻主题，包括：

针对单个历史新闻信息，根据预先建立的语料库，对所述单个历史新闻信息进行分词处理，得到词语序列；

将所述词语序列输入文档主题生成模型，得到所述单个历史新闻信息对应各预设主题的概率向量；

根据所述概率向量，确定所述单个历史新闻信息的新闻主题。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述概率向量，确定所述单个历史新闻信息的新闻主题，包括：

将所述概率向量中最大的元素对应的主题，作为单个历史新闻信息的新闻主题。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取第三历史时间段的新闻信息和宏观数据，根据所述新闻信息和所述宏观数据，确定当前指标数据，所述第三历史时间段在所述第二历史时间段之后；

根据所述当前指标数据和当前的信息主题，生成信息主题预测报告；

将所述信息主题预测报告显示给用户。